使用 mplot3d 绘制凹形（镜头焦点）

Question

我目前正在尝试使用 matplotlib（特别是 mplot3d 工具箱）可视化镜头的焦点形状。我从将椭圆拟合到一组不同焦距的显微镜图像中获得数据，如主要 major 和次要 minor 半径，以及所述椭圆的旋转角度 ang。由此，我生成了 x、y 和 z 数组，其中包含这样的椭圆坐标。

i = 100
omega = np.linspace(0, 2 * np.pi, i, endpoint=True)

x = [major * np.cos(omega) * np.cos(np.deg2rad(ang + 90)) - minor * np.sin(omega) * np.sin(np.deg2rad(ang + 90)) for major, minor, ang in zip(maj_avg, min_avg, ang_avg)]
y = [major * np.cos(omega) * np.sin(np.deg2rad(ang + 90)) + minor * np.sin(omega) * np.cos(np.deg2rad(ang + 90)) for major, minor, ang in zip(maj_avg, min_avg, ang_avg)]
z = [np.full(i, zi) for zi in zs]

如果我现在在 3D 中绘制单个椭圆 space，一切都会按预期进行。

fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for x_arr, y_arr, z_arr in zip(x, y, z):
    ax.plot(x_arr, y_arr, z_arr)

plt.show()

我想做的是从这个数据集生成一个表面图，它显示了镜头的焦点形状。到目前为止，我试过 plot_surface 和 meshgrid/griddata 像这样：

xi = np.arange(-300, 300, 0.1)
yi = np.arange(-300, 300, 0.1)

xgrid, ygrid = np.meshgrid(xi, yi)
zgrid = griddata(np.ravel(x), np.ravel(y), np.ravel(z), xi, yi, interp='linear')

fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

surf = ax.plot_surface(xgrid, ygrid, zgrid)
plt.show()

而且 plot_trisurf 给出了类似的不令人满意的结果：

triang = mtri.Triangulation(np.ravel(x), np.ravel(y))

fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(triang, np.ravel(z), cmap=plt.cm.CMRmap)
plt.show()

有人可以建议一种在曲面图中正确显示数据集的高 z 区域的方法吗？

Answer 1

问题是您正试图在网格上插入参数曲线。由于要绘制的形状是非双射的、非主观的，因此您会一团糟。

您可以直接绘制它们，而不是尝试对这些点进行插值。

X = np.array(x)
Y = np.array(y)
Z = np.array(z)
ax.plot_surface(X,Y,Z, cmap="RdYlBu")
plt.show()

复制的完整示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

maj_avg = 50*(np.linspace(0,1,20)-0.6)**2+50
min_avg = 60*(np.linspace(0,1,20)-0.7)**2+60
ang_avg = np.linspace(0,90,20)
zs = np.arange(0,40,2)

i = 100
omega = np.linspace(0, 2 * np.pi, i, endpoint=True)

x = [major * np.cos(omega) * np.cos(np.deg2rad(ang + 90)) \
     - minor * np.sin(omega) * np.sin(np.deg2rad(ang + 90)) \
     for major, minor, ang in zip(maj_avg, min_avg, ang_avg)]
y = [major * np.cos(omega) * np.sin(np.deg2rad(ang + 90)) \
     + minor * np.sin(omega) * np.cos(np.deg2rad(ang + 90)) \
     for major, minor, ang in zip(maj_avg, min_avg, ang_avg)]
z = [np.full(i, zi) for zi in zs]


fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#for x_arr, y_arr, z_arr in zip(x, y, z):
#    ax.plot(x_arr, y_arr, z_arr)

X = np.array(x)
Y = np.array(y)
Z = np.array(z)
ax.plot_surface(X,Y,Z, cmap="RdYlBu")

plt.show()

使用 mplot3d 绘制凹形（镜头焦点）

Plotting concave shape (lens focus) using mplot3d

python

matplotlib

mplot3d